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龍圖騰網獲悉云南電網有限責任公司玉溪供電局申請的專利基于小波包和SVMD的電力系統寬頻測量方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120177869B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510300011.X，技術領域涉及：G01R23/16；該發明授權基于小波包和SVMD的電力系統寬頻測量方法及系統是由黨軍朋;王勇;方明;楊洪燦;蔣波;楊傳旭;吳超志;李康;顏雪婷;蔣光華設計研發完成，并于2025-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于小波包和SVMD的電力系統寬頻測量方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于小波包和SVMD相結合的電力系統寬頻測量方法，包括以下步驟：獲取電路系統中各個測量點的電路信號所對應的頻率信息；對頻率信息進行小波包分解，確定電力系統寬頻測量的最佳小波基；根據最佳小波基對頻率信息進行多層分解，得到多個小波頻帶；對小波頻帶進行成分提取，得到對應小波頻帶的諧波成分；利用小波系數相關性算法對諧波成分進行去噪處理，得到降噪諧波；根據EMD算法對降噪諧波進行分解，得到符合預設停止條件的信號殘差；根據信號殘差計算得到對應各次諧波波形的測算數據。在本發明的技術方案中，能夠更準確地捕獲信號的時頻特性，對于非平穩信號和具有復雜頻率結構的信號具有更好的表現。

本發明授權基于小波包和SVMD的電力系統寬頻測量方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于小波包和SVMD相結合的電力系統寬頻測量方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取電路系統中各個測量點的電路信號所對應的頻率信息； 步驟2：對所述頻率信息進行小波包分解，確定電力系統寬頻測量的最佳小波基； 步驟3：根據所述最佳小波基對頻率信息進行多層分解，得到多個小波頻帶； 步驟4：對所述小波頻帶進行成分提取，利用SVMD算法自適應提取特定頻率的諧波成分，得到對應所述小波頻帶的諧波成分； 步驟5：利用小波系數相關性算法對所述諧波成分進行去噪處理，得到降噪諧波； 步驟6：根據EMD算法對所述降噪諧波進行分解，得到符合預設停止條件的信號殘差； 步驟7：根據所述信號殘差計算得到對應各次諧波波形的測算數據； 以上步驟4中對所述小波頻帶進行成分提取包括： 首先利用SVMD算法對所述小波頻帶進行逐次模態分解，得到各分量信號ukt，所述分量信號ukt的表達式為： 式中，ukt為第k個模態分量，Ukt為第k個分量信號的幅值函數，為相位函數，則頻率且以上函數都具有非負特性； 其中SVMD算法滿足以下約束變分問題： 式中，{ωk}為各分量中心頻率列向量；δt為單位脈沖信號，為對時間變量t的導數算子，j為虛數單位，f為原始輸入信號，即需要被分解的目標信號，等式條件保證了所有分量之和為原函數； 所述約束變分問題的求解，通過引入拉格朗日乘子λ和懲罰因子α構造具有罰函數的無約束變分問題： 22式定義為增廣拉格朗日函數L{uk},{ωk},λ，通過迭代的方式進行求解，迭代公式表示為： 每完成一次迭代計算一次當前模態分量是否滿足以下收斂條件： 22-24式中，ft為原始輸入信號，λkt為第k個模態約束的拉格朗日乘子，為在第n+1次迭代中，第k個模態分量在頻域上的更新結果，為原信號ft的傅里葉變換，為除第k個模態外其余模態在當前迭代中得到的頻譜之和，為拉格朗日乘子在頻域的表示，ωk為第k個模態分量的中心頻率，ω為角頻率，為拉格朗日乘子在第n+1次迭代時的更新值，τ為步長系數，K為需要分解出的模態總數，n為迭代次數，k為模態分量的索引，為在第n+1次迭代時，第k個模態分量所對應的中心頻率的更新值，為第n次迭代時，第k個模態在頻域的表示，為第n+1次迭代時，第k個模態在頻域的表示，ε為收斂閾值，是一個小正數，當時，所有模態的更新都足夠小，算法滿足收斂條件并可停止迭代； 當分解的模態分量滿足給定精度時，提取K個分量，信號ft通過SVMD算法可以按照以下方式逐次分解： 式中，uKt為第K個提取的模態分量，xrt為殘余分量，即在提取了第K個分量之后，原信號所余下的部分，xut為噪聲項或尚未被提取的殘余項； 在提取第K個分量uKt時，構建濾波器脈沖響應βKt和βnt，形成SVMD的新的約束準則： 式中，Q1為當對剩余信號施加濾波器βKt后所得到能量的大小，Q1越小說明新濾波器對剩余信號的無效提取越少，可以更好地與剩余部分區分開來，Q2為新分量與之前已提取的分量之間的重疊程度，Q2越小表示新分量uKt與之前已提取的分量之間的重疊或混疊程度越低，各分量間的區分度越好，βKt為避免提取分量uKt頻率與殘余分量xrt重疊的濾波器脈沖響應，βnt為有效區分相鄰提取分量uKt與uK-1t的濾波器脈沖響應； 上述濾波器是確保SVMD算法精確提取各分量的關鍵約束條件，濾波器的表達式為： 因此，公式21則轉化為： 27-28式中，為第k個模態分量的權重函數，用于調節信號在頻域上的權重，使得模態主要集中在其中心頻率ωK附近，當ω靠近ωK時，取得較大值，表示信號能量主要集中在ωK附近，當ω遠離ωK時，迅速衰減，使得該模態不會在遠離ωK的頻率范圍內擴散；為在頻域用于調節模態分量的濾波權重函數，用于控制已提取的模態分量的頻率分布，以減少相鄰模態之間的頻率混疊，當ω靠近ωn時，取得較大值，表示該模態在ωn附近具有較大的權重，保持主要頻率成分，當ω遠離ωn時，迅速減小，使得該模態不會擴展到其他頻率區域，從而減少相鄰模態之間的頻譜重疊；ωK為第k個模態的中心頻率，ωn為第n個模態的中心頻率，α為懲罰因子，用于調整濾波器的帶寬影響； 然后利用NRBO優化算法對所述懲罰因子α進行尋優，并以包絡熵最小作為適應度函數： 式中，pi為對離散分量包絡幅值分布計算的概率，Si為每個分量的包絡熵，N為自然數，i為0，1，2……； 通過上述SVMD與NRBO優化步驟，從所述小波頻帶內提取出準確的各次諧波分量，并根據所述各次諧波分量對所述小波頻帶進行成分提取。

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